GLM · 2026-08 · MoE épars · Multimodal

GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flash est un Transformer à attention latente multi-tête (MLA) publié par GLM en 2026-08, avec 45 couches, une dimension cachée de 4096 et une fenêtre de contexte de 1,048,576 tokens.

Pile de couches

Linéaire ×34 sparse ×11 · Couches 45

Faits clés

LaboratoireGLM
Publication2026-08
Paramètres328.9 Md
Actifs13 Md
Contexte1,048,576 tokens
AttentionMLA · kv_lora_rank 512
Couches45
Dimension cachée4,096
Têtes d'attention64
Vocabulaire154,880
Encodage positionnellearned/absolute
NormalisationRMSNorm
Activationsilu
Précisionfp8
Classe d'architectureGlm5NextForConditionalGeneration

Vue d'ensemble de l'architecture

Entrée vision → tokens t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 154,880 → Dimension cachée 4,096 Q · 64 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 0 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention Cache KV/token ≈ 512 contre 2·4,096 en dense → ≈ 1/16.0 Routeur E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +280… Expert partagé ×1 top-8 sur 288 experts · ≈ 13Md de paramètres actifs par token × 45 bloc transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Norme finale · RMSNorm LM head → Vocabulaire 154,880 p p p → token suivant MTP ×1 → +1 tokens futurs Encodage positionnel learned/absolute Précision FP8 Contexte 1024K tok Vision ⇢ token
Dessiné d’après le config.json livré · 45 couches / largeur 4,096 / contexte 1,048,576. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention latente multi-tête (MLA). kv_lora_rank=512.

FFN / MoE

C’est un mélange d’experts épars : 288 experts routés avec routage top-8 ; environ 13Md de paramètres sont actifs par token.

La configuration embarque 1 couches supplémentaires de prédiction multi-tokens (MTP) servant à accélérer le décodage.

Comparaison champ à champ

Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.

Comparaison complète avec le prédécesseur GLM-5.3
ModèleGLM-5.3-FlashGLM-5.3Ratio
model_typeglm5_nextglm_moe_dsa
architecturesGlm5NextForConditionalGenerationGlmMoeDsaForCausalLM
hidden_size40966144×0.667
num_hidden_layers4578×0.577
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads6464≈1
head_dim0192×0.000
intermediate_size1228812288≈1
hidden_actsilusilu
n_routed_experts288256×1.13
num_experts_per_tok88≈1
n_shared_experts11≈1
moe_intermediate_size20482048≈1
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim064×0.000
q_lora_rank15362048×0.750
max_position_embeddings10485761048576≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size154880154880≈1
num_nextn_predict_layers11≈1
image_token_id154854
video_token_id154855
image_start_token_id154830
image_end_token_id154831
video_start_token_id154832
video_end_token_id154833

Architectures les plus proches

La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).

Champs bruts du config.json

65 champs
architecturesGlm5NextForConditionalGeneration
image_token_id154854
video_token_id154855
image_start_token_id154830
image_end_token_id154831
video_start_token_id154832
video_end_token_id154833
tie_word_embeddingsfalse
model_typeglm5_next
transformers_version5.16.0
attention_biasfalse
attention_dropout0
dtypebfloat16
eos_token_id154820×1 + 154827×1 + 154829×1
first_k_dense_replace3
hc_eps0.000001
hc_mult4
hc_sinkhorn_iters20
head_dim0
hidden_actsilu
hidden_size4096
index_head_dim128
index_kpool4
index_kpool_always_select_tailtrue
index_kpool_compresstrue
index_n_heads32
index_topk2048
index_share_for_mtp_iterationtrue
indexer_rope_interleavetrue
indexer_typesfull×45
initializer_range0.02
intermediate_size12288
kv_lora_rank512
layer_typeslinear_attention×34 + deepseek_sparse_attention×11
max_position_embeddings1048576
mhctrue
mla_use_nopetrue
mlp_layer_typesdense×3 + sparse×42
moe_intermediate_size2048
moe_router_dtypefloat32
n_group1
n_routed_experts288
n_shared_experts1
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers45
num_key_value_heads64
num_nextn_predict_layers1
output_router_logitsfalse
pad_token_id154820
q_lora_rank1536
qk_head_dim256
qk_nope_head_dim256
qk_rope_head_dim0
rms_norm_eps0.00001
routed_scaling_factor2.5
router_aux_loss_coef0.001
scoring_funcsigmoid
swiglu_limit10
topk_group1
topk_methodnoaux_tc
use_cachetrue
v_head_dim256
vocab_size154880